基于改進的LBP面部識別智能算法的研究

姚靜姝

（山西大同大學 山西省大同市 037009）

在我國的現今發展中，許多時候都避免不了人的身份驗證，面部識別技自開發以來便受到了各個領域的重視，他是一個具有多個學科相互融合的計算機應用技術其所涉及到的范圍面也十分廣泛，有巨大的應用市場。通過改進的LBP 面部識別智能算法來進一步增加面部識別系統的穩定性，擴大其應用市場，也進一步滿足現今社會發展的需求，以此來推動計算機領域的深度發展。本文首先簡要的介紹了人臉識別系統框架并解釋了人臉識別系統現今所面臨的挑戰，只好詳細的介紹了改進的LBP 面部識別智能算法，主要是通過辨別能力與噪聲干擾能力，來進一步提高圖像檢索的精準性。

1 人臉識別系統的框架及其現今所面臨的挑戰

人臉識別系統包括了對人臉的檢測以及人臉的識別兩個部分，其中對于人臉識別技術也應用到了LBP 面部識別智能算法，隨著人臉識別技術的不斷成熟LBP 面部識別智能算法也進行了相應的改進。首先從人臉識別系統的整體框架來看，人臉檢測是人臉識別的一個具體步驟，想要進行人臉識別，首先從人臉檢測開始，從人臉圖像中將人臉區域裁剪出來，進行歸一化的處理。其中整體系統主要包括人臉的檢測，圖像歸一化，表征分類識別以及還有人臉表情的分析。改進的LBP 算法主要是通過升級的一種自適應一直應用在人類面部識別算法之中，并通過對各個圖像子區域的LBP 進行相應提取特定的紋理特征，緊接著通過信息上來對特征層已分解的直方圖進行相應的加權?！?br>